用于实现加权速率之和最大化的功率优化方法及其装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明主要涉及通信技术领域，具体地，涉及一种在通信系统中用于实现内部链 路的加权速率之和最大化的分布式全局功率优化的方法，以及一种用于实现加权速率之和 最大化的功率优化发射机装置，和辅助装置。
【背景技术】
[0002] 大部分网络优化问题可以被转化为关于功率优化的加权速率之和最大化（WRSM : Weighted Rate Sum Maximization)的问题，其通常决定了网络的最终性能。实际中，加权 速率之和中的加权因子反映了用户的公平性，通常根据链路或用户的优先权来确定。该加 权因子也有可能通过不同的上层算法来控制确定，诸如背压（back-pressure)算法。然而， 通过分布式的方法来实现WRSM问题的全局最优化是干扰耦合网络中长期悬而未决的问 题。无线链路之间的复杂干扰耦合引起了难以处理的非凸优化问题，即使以集中化的方式 也很难有效地解决该问题。
[0003] 本发明创造了一个用于实现WRSM的分布式的全局功率优化算法，其是第一个通 过结合单调优化方法和非线性Perron-Frobenius理论来实现分布式WRSM的方案。基于非 线性的Perron-Frobenius理论，我们提出一种分布式的投影算法，该算法是实现从单调优 化理论发展出的外多元矩形区域（Polyblock)逼近方法的关键核心步骤。该分布式投影算 法方案使得每个链路（用户）能够独立生成一个一致的不断收缩的多元矩形区域，其中，该 多元矩形区域的生成仅取决于本地的信干噪比（SINR)的测量结果，因此在实际运用中容 易实现。该收缩的多元矩形区域会不断逼近于非凸的链路速率的可行区域，然后我们通过 在表示逼近的多元矩形区域的速率分配矢量集合中（而非在原有区域中）搜索的方式，来 找出能实现WRSM全局优化的功率分配方式。另外并且明显地，精心设计的投影算法表现出 几何收敛特性，其将通过减少计算复杂度而明显加快WRSM的求解速度。
[0004] 据本发明人了解，现有的实现WRSM的全局优化的方案是著名的MAPEL算法。MAPEL 的著作出版于2009年，并获得2011年IEEEMarconi大奖。
[0005] MAPEL算法首次尝试了通过引入单调优化的通用理论来实现WRSM的全局优化。 特别的，MAPEL把WRSM的目标效用视为关于各个链路的（1+SINR)的单调函数。MAPEL通 过构建基于（1+SINR)表征的不断收缩的多元矩形区域以及与该多元矩形区域相关的顶点 (vertex)(该顶点是关于（1+SINR)的矢量），来运用单调优化方法，其中，（1+SINR)可以被 进一步转换为关于发射功率的线性分式函数，然后变换为一个线性分数规划问题，并通过 Dinkelbach-type算法，计算顶点在关于（1+SINR)的可行区域上的投影。
[0006] 在MAPEL实施过程中，其核心投影算法是基于乘法线性分数规划而实现的，该投 影算法仅可以在中心节点中计算实施，中心节点需要收集所有信道的状态信息。另外， Dinkelbach-type算法的收敛速度是quotitent-super线性的，需要巨大的计算花费。这两 个缺点阻碍了 MAPEL的实际运用。
[0007] 与之不同，本发明创造了一个用于实现WRSM的分布式的单调优化方法。我们把加 权速率之和的目标效用视为关于链路速率的单调函数，即：l〇g(l+SINR)。所提出的算法通 过链路速率来表征逼近的多元矩形区域和其相关顶点（速率分配矢量），由此发展出了一 种新的单调优化方法。作为本发明的核心步骤，我们运用非线性Perron-Frobenius理论提 出了一种分布式方法，用来计算速率分配矢量在可行速率区域上的投影。该用于投影过程 的分布式设计，仅仅利用了链路（用户）各自的本地SINR信息，并且各个链路能够独立维 护一个相同的收缩多元矩形区域，从而实现分布式单调功率优化方法，该方法能实现非凸 的加权速率之和问题的全局最优化。特别的，所提出的投影算法是以几何方式收敛的，其具 有更好地计算特性，该算法的收敛特性比MAPEL所使用的Dinkelbach-type算法更好。
[0008] 因此，对于WRSM问题，本方案更便于实际实现，并且具有分布式和低计算开销的 优良特性。
【发明内容】
[0009] 为了解决上述技术问题，根据本发明的一个方面公开了一种在通信系统中用于实 现内部链路的加权速率之和最大化的分布式全局功率优化的方法，其中，所述通信系统中 包括Μ个外部链路和L个所述内部链路，包括步骤:A.确定允许误差值δ和包含初始速率 分配矢量ζ。的初始速率分配矢量集合Τ。，把所述初始速率分配矢量ζ。作为速率分配矢量z k 的初始值，所述初始速率分配矢量集合T。作为速率分配矢量集合Tk的初始值；B.计算所述 速率分配矢量2,在可行速率区域(；上的投影因子λ (Zk)和投影λ (Zk)Zk以及对应于所述 投影λ (zk)zkK功率分配矢量p(zk) ;C.判断所述速率分配矢量^与所述投影λ (Zk)ZlJ^ 的归一化距离值（1-λ (zk))是否大于所述允许误差值δ :当小于等于所述允许误差值δ 时，实施步骤I :所述速率分配矢量^所对应的功率分配矢量P(zk)即为全局最佳功率分配 方式；当大于所述允许误差值δ时，实施步骤II :根据当前所述投影因子λ (Zk)、当前所述 速率分配矢量zk和当前所述速率分配矢量集合Tk生成一个新的速率分配矢量集合T k+1，再 根据所述新的速率分配矢量集合Tk+1确定下一个速率分配矢量zk+1，令k = k+Ι并再次实施 步骤B;其中，由所述初始速率分配矢量z。所构建的速率分配多元矩形区域[0, z。]包含所 述可行速率区域(；。
[0010] 特别的，在步骤II中，所述新的速率分配矢量集合Tk+1所构建的速率分配多元矩 形区域小于原有的所述速率分配矢量集合T k所构建的速率分配多元矩形区域，并包含所述 可行速率区域(；。具体地，所述速率分配矢量集合Tk所构建的速率分配多元矩形区域可以 表述为以下这些矩形区域的并集：{[0, Z] I z e Tk}。
[0011] 特别的，所述步骤II中具体包括：i.根据所述投影因子λ (zk)和所述速率分配矢 量Zk生成L个新的速率分配矢量；用所述L个新的速率分配矢量代替当前速率分配矢量集 合T k中的所述速率分配矢量zk，由此生成一个新的速率分配矢量集合Tk+1 ;ii.从所述新的 集合Tk+1中删除非适合速率分配矢量；iii.从所述新的集合Tk+1中找出最优速率分配矢量 以作为所述下一个速率分配矢量z k+1。
[0012] 特别的，所述步骤i还包括：通过以下公式计算获得所述L个新的速率分配矢量 \ *
[0014] 其中，ei表示仅第1个分量非零的单位矢量，4表示矢量集合…中的 第1个矢量，k表示迭代次数，zk表示迭代次数为k时所对应的速率分配矢量，zk, i表示矢 量zk的第1个分量。
[0015] 特别的，所述非合适速率分配矢量是指每个分量都小于或等于所述新的集合Tk+1 中任何一个速率分配矢量的相对应的分量的速率分配矢量。
[0016] 特别的，通过以下公式从所述新的集合Tk+1中找出最优速率分配矢量以作为所述 下一个速率分配矢量z k+1 :
[0018] 其中，ω是加权值矢量，:r是对应于所述新的速率分配矢量集合Tk+1中的任意一个 速率分配矢量。
[0019] 特别的，所述步骤B具体包括：
[0020] a.设定时隙t = 0,并在初始时隙中，各个内部链路的内部发射机分别以任意正 功率值发送信号，其中第1条内部链路的内部发射机的功率值为Pc, i ;b.各个内部链路的 内部接收机分别测量本地信干噪比值；c.各个所述内部接收机分别把所测得的所述本地 信干噪比值反馈回各自对应的所述内部发射机；d.各个所述内部接收机根据所述速率分 配矢量z k和所述信干噪比值，分别计算出各个所述内部发射机在下一时隙t+Ι中的发射 功率值，并在下一个时隙t+Ι中，各个所述内部发射机分别按所述发射功率值发送信号，其 中所述第1条内部链路的内部发射机在下一个时隙t+Ι的功率值为p t+1, i ;e.在下一个时 隙t+1中，各个外部链路的外部接收机分别测量来自内部链路的干扰总功率，并分别计算 获得所述各个外部链路的干扰归一化值，其中对应于第m条外部链路的干扰归一化值为 + f.在下一个时隙t+1中，各个所述内部发射机分别确定发射功率归一化 值，其中对应于第1条内部链路的发射功率归一化值为十ihg.根据所述干扰 归一化值+ 和所述发射归一化值+ 各个所述内部发射机分别 计算再下一个时隙t+2中的发射功率值；并在再下一个时隙t+2中，各个所述内部发射机 分别按所述发射功率值发送信号，其中所述第1条内部链路的内部发射机在再下一个时隙 t+2的功率值为pt+2,: ;h.在再下一个时隙t+2中，各个内部链路的内部接收机分别测量本 地信干噪比，并判断在该时隙t+2中的本地信干噪比是否收敛为恒定值：如果收敛为恒定 值，则实施步骤j ;如果没有收敛为恒定值则实施步骤c ;j.根据最终收敛的所述本地信干 燥比，各个内部链路的内部发射机分别计算出与所述速率分配矢量zk对应的所述投影因子 入（2〇和所述功率分配矢量？(2 1<);其中，111=1，2，"*，]/[，1 = 1，2，···，]^。
[0021] 特别的，在步骤d中还包括，各个所述内部发射机分别根据以下公式计算获得所 述在下一个时隙t+Ι中的发射功率值，其中所述第1条内部链路的内部发射机在下一个时 隙t+Ι的功率值？ 1+1&g